用matplotlib画的图

Python之使用Matplotlib绘图小记——使用迭代器形式的子图对象 前言 在使用 opencv 构建计算机视觉程序的时候，常会使用 matplotlib 来可视化中间的结果。因为直接为每一个中间结果进行一次单独的输出并不现实，因为如果窗口积累多了，关起来非常麻烦，最好的还是使用子图的形式，每个输出作为一个子图。 创建子图 子图索引的坑 实际操作中，这里会涉及到对于子图的索引。matplotlib 本身对子图的索引是按照行列来区分的。当然，这里有个坑，那就是如果使用一行或者一列，那就应该使用一维索引就

查阅资料及他人提醒，发现pyplot在循环语句下重复绘制图形时，每次都会迭代绘制使得前面绘制过的曲线累积在新绘制图中，而不是如我们所想单独绘制。 问题来源：python之随机漫步模拟 解决方法：在绘图命令前加pyplot.cla()清除上一个坐标轴或者pyplot.close()直接关闭上一个图表重新制图 更改后： from random import choice as choice impor...

使用 python 绘制网络训练过程中的的 loss 曲线以及准确率变化曲线，这里的主要思想就时先把想要的损失值以及准确率值保存下来，保存到 .txt 文件中，待网络训练结束，我们再拿这存储的数据绘制各种曲线。其大致步骤为：数据读取与存储 - > loss曲线绘制 - > 准确率曲线绘制我们首先要得到训练时的数据，以损失值为例，网络每迭代一次都会产生相应的 loss，那么我们就把每一次的损失值都存储下来，存储到列表，保存到 .txt 文件中。保存的文件如下图所示： 上图为部分损失值，根据迭代次数而异，要是迭

前言 每迭代100次保存一次loss值 每迭代1000次保存一次validation值 曲线表示平均值，背景表示方差 码代码 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib import rcParams from matplotlib.ticker import FuncFormatter def mean_list(valid_ids, valid_values, stride=2, iters=1000):

建议大家先去看看其他博客的代码，就能体会到它的魅力了。Table of Contents一、extract_log.py二、visualization_loss.py三、visualization_iou.py一、extract_log.py#!/usr/bin/python#coding=utf-8#该文件用于提取训练log，去除不可解析的log后使log文件格式化，生成新的log文件供可视化工...

如何通过python画loss，PSNR, SSIM曲线 首先导入一些python画图的包，读取txt文件，假设我现在有两个模型训练结果的records.txt文件 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import pylab as pl from mpl_toolkits.axes_grid1.inset_locator im...

前言 TensorFlowBoard过于强大，导致我对它依赖性很强，今年转手使用pytorch进行开发，本以为没了TensorFlowBoard，后来发现人家Tensorflow封装了个TensorFlowBoardX，专门给其他深度学习框架使用，不得不说TensorFlow确实厉害。不过用的久了我就有点嫌麻烦了，因为每一次都要用命令去解析events文件，然后生成网址，复制到浏览器打开，有时候打不开或者打开的慢，出于我近期的研究工作只需要看一个图像的大概走向，不用多么好看、精美、功能强大，因此就使用ma

python读取csv表格的数据并用matplotlib回曲线图

训练集数据: 验证集数据: 程序: import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np iteration1 = [] Loss1 = [] with open('train.txt','r') as file: #打开文件 for line in file.readlines(): #文件内容分析成一个行的列表,读每一行 line = line.strip().split(" ") #按照空格进行切分

机器学习需要使用python实现相应的算法，因此学习了Matplotlib中的画图。 更多内容访问omegaxyz.com 当然为了能显示机器学习中每次迭代的效果与收敛速度，需要画出动态图形。 下面给出两个例子，分别可以画出动态条形图和动态折线图（使用两种不同的方法）。 注意要使用到plt.pause(time)函数。 动态条形图 基本原理是将数据放入数组，然后每次往数组里面增加一个数...

1.代码 from matplotlib import pyplot as plt import numpy as np w = np.linspace(-1.15,1.15,10000) Loss = (w**8-1)**2 plt.plot(w,Loss,label='9 layers NN') plt.xlabel('w') plt.ylabel('Loss') plt.legend(loc='best') plt.text(-0.5,3,r"$Loss=(w^8 - 1)^2$",fontsiz

plt.plot(x,label=‘’x)   x就是输入数据 plt,plot(seq,x,label='x') seq就是x下标 plt.legend(loc='upper left')   plt.xlabel plt.ylabel plt.title plt.show()